[論文レビュー] The Rise of AI Companions: How Human-Chatbot Relationships Influence Well-Being

Yutong Zhang, Dora Zhao+3 more|ArXiv.org|Jun 14, 2025

AI in Service Interactions被引用数 6

ひとこと要約

この研究は、Character.AI でのコンパニオンシップ志向のAIチャットボットの利用が、ユーザーの心理的ウェルビーイングにどう関連するかを分析し、大規模な混合方法データセットを用いて、より深く、より強度が高く、自己開示的なチャットボット関係ほど幸福感の低下と関連している傾向を示している。特に社会的に孤立したユーザーに対して。

ABSTRACT

As large language models (LLMs)-enhanced chatbots grow increasingly expressive and socially responsive, many users are beginning to form companionship-like bonds with them, particularly with simulated AI partners designed to mimic emotionally attuned interlocutors. These emerging AI companions raise critical questions: Can such systems fulfill social needs typically met by human relationships? How do they shape psychological well-being? And what new risks arise as users develop emotional ties to non-human agents? This study investigates how people interact with AI companions, especially simulated partners on CharacterAI, and how this use is associated with users' psychological well-being. We analyzed survey data from 1,131 users and 4,363 chat sessions (413,509 messages) donated by 244 participants, focusing on three dimensions of use: nature of the interaction, interaction intensity, and self-disclosure. By triangulating self-reports primary motivation, open-ended relationship descriptions, and annotated chat transcripts, we identify patterns in how users engage with AI companions and its associations with well-being. Findings suggest that people with smaller social networks are more likely to turn to chatbots for companionship, but that companionship-oriented chatbot usage is consistently associated with lower well-being, particularly when people use the chatbots more intensively, engage in higher levels of self-disclosure, and lack strong human social support. Even though some people turn to chatbots to fulfill social needs, these uses of chatbots do not fully substitute for human connection. As a result, the psychological benefits may be limited, and the relationship could pose risks for more socially isolated or emotionally vulnerable users.

研究の動機と目的

• AI コンパニオンが社会的ニーズを満たすかどうか、そしてそれが心理的ウェルビーイングにどのように影響するかを検討する。
• チャットボット利用の3つの次元—相互作用の性質、相互作用の強度、自己開示—がウェルビーイングとどう関係するかを調査する。
• 調査データ、オープンエンドの関係描述、チャットの transcripts を三角測量して関係性のダイナミクスを理解する。
• ウェルビーイングに対するオフラインの社会的支援とソーシャルネットワーク規模の調整効果を評価する。

提案手法

• Character.AI ユーザー1,131名とチャット履歴提供者244名を対象とした大規模な混合研究。
• 以下を用いてコンパニオン利用の三角測量識別を行う： (a) 自己申告の動機、 (b) GPT-4o で分類された関係描述、 (c) チャット履歴中のコンパニオンコンテンツの割合を GPT-4o で分類。
• チャット履歴は Llama 3-70B で要約し、テーマを TopicGPT でトピックモデリング。
• 回帰分析（多変量、チャット履歴サブサンプルには Heckman 選択補正）を用いてコンパニオン利用とウェルビーイングの関連を解析。
• ウェルビーイングは Comprehensive Inventory of Thriving (CIT) の6項目と合成スコアで測定（Cronbach’s alpha = 0.88）。
• チャットボットの相互作用強度は7項目の複合スケールで測定（Cronbach’s alpha = 0.86）。
• 自己開示は MOCA ベースの項目で測定（Cronbach’s alpha = 0.89）。
• オフラインの社会的支援は Lubben Social Network Scale の項目で評価（総計 1–12 点）。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 コンパニオン志向のチャットボット利用は、ユーザーの心理的ウェルビーイングと関連するか。
• RQ2 相互作用の性質、強度、自己開示はウェルビーイングの結果をどのように調整するか。
• RQ3 オフラインの社会的支援（社会的ネットワークの規模）は、チャットボットのコンパニオンシップがウェルビーイングに及ぼす効果を緩和するか。
• RQ4 自己申告の動機、関係描述、チャット履歴の内容は、コンパニオン利用の同定においてどの程度一致するか。

主な発見

• コンパニオン志向のチャットボット利用は一貫してウェルビーイングの低下と関連し、特に相互作用強度が高い場合にはその傾向が強まる。
• 自己申告の動機および関係描述において、相互作用の強度が高いほど、コンパニオン利用とウェルビーイングの負の関連が拡大する。
• 自己開示が大きいほど、ウェルビーイングとコンパニオン利用の負の関連が、測定を超えて強化される。
• オフラインの社会的ネットワークが小さい人ほど、コンパニオン動機づけの参加と自己開示が進む傾向があり、しかしウェルビーイングの負の関連を緩和するとは限らない。
• コンパニオンコンテンツは、主動機をコンパニオンと特定しなくても一般的に普及している（例：寄付者の92.9% が少なくとも一つのコンパニオン会話を経験）。
• この負のウェルビーイング関連は、ユーザーが「コンパニオン」を主要動機として明示的に報告した場合に最も強く、使用強度と負の相互作用を持つ。